« Utilisation des services de santé chez les personnes âgées : association avec la maladie chronique et l’incapacité »
Bibliographic record
Abstract
Diverses publications soulignent l'augmentation de l'espérance de vie et avec elle, le vieillissement mondial de la population. Ce processus se poursuivra à l'avenir, ainsi que son influence sur l’incidence et la prévalence de l'incapacité. Chez les personnes âgées, l’incapacité, les maladies chroniques et leur association constituent un sujet important dans le domaine de la santé publique en raison de l'effet qu'ils ont sur la demande des services de santé. Le but de ce mémoire est d’examiner quelle est la contribution respective des maladies chroniques et de l'incapacité dans l'utilisation des services de santé chez les personnes âgées et de leur interaction. Il s’agit de savoir si l'association entre la maladie chronique et l'utilisation des services de santé est modifiée par l’incapacité prenant en compte les caractéristiques de l'individu et son environnement. Ce travail est basé sur le modèle comportemental proposé par Andersen et Newman et le modèle du processus d’incapacité de Verbrugge et Jette. Pour répondre à l’objectif, nous utilisons les données du projet de recherche “ FRéLE ” (Fragilité, une étude longitudinale de ses expressions), réalisé durant la période 2010 -2013 auprès d’un échantillon de 1643 personnes âgées vivant dans la communauté au Québec. L’incapacité est évaluée à l’aide de deux indicateurs : les AVQ et les AVD. Les maladies chroniques sont mesurées par l’indice fonctionnel de comorbidité (IFC). La dépression est évaluée selon les critères de l’échelle de dépression gériatrique (EDG). L’état cognitif est mesuré par l'évaluation cognitive de Montréal (MoCA). Les facteurs de prédisposition comportent l’âge, le sexe, l’ethnicité et le niveau scolaire. Les facteurs facilitateurs incluent le revenu et le réseau social, ce dernier étant mesure par la présence ou non d’une personne de soutien et son lien avec la personne âgée. Divers modèles de régression sont adoptés pour identifier les facteurs statistiquement significatifs du modèle comportemental d’Andersen et Newman et du modèle du processus d’incapacité de Verbrugge et Jette. Nos résultats ont montré que, si le rôle des prédicteurs de l’utilisation varie en fonction du type de services de santé utilisé, l’utilisation s’accroît principalement avec le nombre de maladies chroniques. En ce qui concerne l’interaction entre la maladie chronique et l’incapacité, nos résultats ont révélé que l’interaction n’est statistiquement significative pour aucun des services analysés. Compte tenu de la diversité et les besoins de la population âgée, caractérisée par une prévalence élevée de maladies chroniques et d'incapacités, l’étude des facteurs impliqués dans l'utilisation des services de santé sera utile pour la mise en œuvre d’une offre de services, plus conforme aux besoins de cette population
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".